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十大零售数据增长模型助力行业新增长

发布时间:2019-06-16 08:13 来源:未知 编辑:admin

  诸葛 io 公司介绍:是一个聚焦用户全生命周期数据采集、分析和决策的平台。基于 UTSE 用户模型和开放灵活的技术平台,赋能企业的数字化战略发展,提升企业的运营和营销效率。

  诸葛 io 产品一上线便获得李开复博士创新工场的关注,陆续获得创新工场、蓝驰创投等多家知名机构的投资。公司立足于北京布局全国,现已在上海、深圳设立分部,并在武汉成立研发中心,凭借过硬的产品和优质的客户服务,为越来越多的现代企业注入数据基因,实现业务增长。

  2018 年 11 月,诸葛 io 基于微信生态,推出「诸葛小 V」产品,助力企业数据驱动微信生态价值变现,帮助其建立公众号+小程序运营矩阵,实现用户行为分析和自动化运营。

  诸葛 io 业务驱动总监王叶鑫拥有 7 年以上产品设计、用户运营的数据驱动实践,擅长结合业务构建自上而下的在指标体系。

  以下内容是由王叶鑫在 11 月 7 日 IT 桔子新消费公开课上《如何打造新零售增长体系》的分享的干货整理而出。

  为了把用户引流到平台上面来,企业需要做很多的线上和线下渠道投放,比如 SEM, 现在已经不是流量为王的时代,不仅要评估这个渠道能带来多少用户,还需要评估这个渠道带来的用户的质量,以及这些渠道带来的用户,在后续有没有什么关键行为的转化,这个是我们所在意的。

  通过渠道把用户引流到平台上,如果用户只是看看,但是没有留存下来,那这些用户对我们来说是没有任何价值的。所以我们需要来优化这个落地页,优化落地的目的就是做好流量的承接,然后把用户留到 APP 里面去。

  优化内容就是为了让每个用户能看到自己更喜欢的内容,用户才能留存下来,并且转化的可能性更大。

  我们产品是在不断迭代的,作为一个互联网人,定义产品就一般是:APP 网站、小程序,自己开发的跟客户相连接的平台,我们把叫产品。

  从新产品上线来说,要发展到一个成熟,是需要不断迭代的,而每次迭代,有没有达到迭代目标,这个也是我们所关注的。

  提升是非常关键的,不管是做渠道,做转化也好,最终是希望用户能够留在我们的平台上,最好永远留在这个平台上。

  如果我们做了很多的流程,很多的事情,但是用户最后还是流失了,这时候就需要做一些用户召回的手段,来把流失的用户唤醒。

  零售行业,最希望就是用户要支付。从进入产品-查看商品内容-加入购物车-最后购买,最终的目的是支付、付费。我们需要做的是优化支付的路径,来保证用户在转化的路径上没有障碍。

  我们现在所说新零售,其实就是就是线上和线下的打通,线上是为了连接客户,线下是为了让客户就是有个更好的体验。要实现线上和线下的打通,这时候就需要把线下线上和线下的数据都打通。

  拿到数据之后,需要进行对数据进行进一步的挖掘。比如将诸葛 io 里的数导出来,跟客户的数据进行一个系统对接。

  病毒传播是是最有效的。第一最省钱,第二,用户信任,传播的人基本是认识的人,不认识的人可能也很少会点开。

  从渠道来获取用户-提升用户的活跃-提升用户的留存-让用户留下-增加收入-再促进用户的传播。这些其实应该是一个环形,它是一个完整的一个生态。今天讲的这十个模型,都归类到这五个节点里面。

  以前我们只关注的是流量的数量,但是现在有流量也不一定会转化,因为这些流量有可能是这垃圾流量,不是你的目标用户,把这些用户引流过来之后,还要关注的是流量的质量。

  流量的质量其实就是,通过这个渠道进入的用户,后续有没有支付,有没有注册,有没有做一些其他的关键行为,这是需要衡量的?

  在诸葛 io 上有三个功能:获取、数字、SEM,能够非常简单的来衡量这些渠道,这三个功能,合起来叫广告监测。

  第一,获取。筛选一个渠道,可以添加 UTM 参数,可以识别用户从哪里来?通过新增渠道里新增用户的数量和渠道新增用户的质量,两个指标来衡量这个渠道的质量。

  第二,SEM。要衡量每一个关键词的效果,通过自定义关键词进入到自己平台上的这些用户转化率如何。通过把展现的数据和最后的转化数据结合在一起,来衡量每一个关键词或者你的计划的质量是如何,再通过不断的测试与拓展,来做关键词的优化。

  第三,数字。最重要的是监测这个用户,从曝光,进入产品,转化,后续的整个路径的转化率。

  落地页没有储存流量的功能,在流量进来之后,我们是希望把它引流到我们的 APP 或者官网里面来,可以频繁的跟用户发生互动。

  那落地页怎么来优化?诸葛 io 提供两个功能,第一,浏览热图;第二,点击热度,通过点击率,聚焦度等数据监测。

  我们要通过这个矩阵衡量这个内容受喜欢的程度。首先,要给内容打标签,比如电商,商品有不同的分类,不同的名称,来识别这些内容是否受用户的喜欢。

  大气泡代表有很多人的阅读,小气泡代表阅读的人数比较少,也是代表这个内容受欢迎的程度。

  我们有一个功能是自定义流程,比如一个商品,初始行为是查看商品详情,可以看到这个商品的内容留存率是多少,再通过统计学的一个公式,算出标准差。

  接下来衡量的是这个内容被用户阅读的次数,我们在埋点的时候,就已经把内容打上标签了,就可以非常容易就是监测到了。

  知道这些数据怎么获取,就能画出图,再一些运营手段,让留存率变得非常稳定,并且提高留存率。

  比如迭代目标是某一个行为的触发次数。那么达到这个行为触发次数的时候,这个行为触发的次数,在这个版本不断迭代的过程中有没有变好?同样也可以衡量产品里面这些功能的联系,粘性有没有变高。

  流存本质, 其实就是把客户像鱼一样把它圈起来,延长着用户的生命周期,并且让他在生命周期里面,从他的口袋里掏更多的钱。

  为什么有些用户留下来,有些用户没有留下来,通过分析它的差异,能否把没有留存下来的用户留下。

  我们可以通过分不同的用户群,只有每一个用户群的留存都提升了,用户总量才会提升。

  第一:用户活跃度模型,用户跃频率是什么样的,什么时间活跃的,一周活跃多少次,一个月活跃多少次。

  第二个行为特征模型,用户在产品上看了什么做了什么点击了什么喜欢什么不喜欢什么,通过行为特征模型是可以结论。

  这些其实就是用户活跃、用户行为和用户属性进行,只有这样我们才能结合自己的业务做精细化的分析。

  通过不同的分组判断,不同年龄的用户喜欢什么,与用户建立联系之后,通过公众号或者小程序每一次推送的触达,刺激用户重复消费

  通过对用户的分群,对比用户群之间的差异,同一时间的留存与新增流失,监测用户,在哪一个行为上的差异导致留存和流失的区别。

  支付的本质就像是一滴水在漏斗里面,出来的是比较小的一滴水。这滴水在漏斗里面已经干了,或者在其他地方流失了。我们要做的就是进去有的水,然后出来也不喝水。

  通过漏斗可以知道用户它流失的位置是在哪里,对漏斗进行细分,再进行分析。了解用户的整个支付路径,监测用户为什么没有加入购物车没有付款?什么原因导致的。

  新零售是线上和线下这两部分,线上对这个用户进行触达线下增加用户的体验,线下线下和线下的数据打通。可以不断的对用户进行触达,把用户放到自己营销网络里面来,线下是给用户更好的体验。优化线上和线下,共同提升这个支付的一个效率。

  比如一个客户在线上了解了产品,我们记录了他的数据。到了线下,我们就可以知道在这个用户在线上的数据。这就是数据的打通,相当于一个 U 盘承接两台电脑的数据。

  比如诸葛 io 里的一个例子,我们通过 API 接口,可以对接客户系统的 EDM 邮件、报表系统,通过到数据仓库里面取数,再做数据挖掘、智能推荐等。

  我们希望用户来分享的核心行为是什么?加入购物车、注册购买、浏览,购买是离核心行为关联最紧密的。

  我们找出一个行为,跟核心行为关联最紧的,通过一个指标叫相关系数。通过这个相关系数的计算,就可以看到分享行为,和哪一个行为的相关系数最紧密。

  比如有人分享了一个网页,希望我能在 H5 网页看到感兴趣的内容,但是要下载 APP, 当中还有一个应用商店,怎么跨过这个应用商品?以及这个 H5 是谁分享的?这个需要解决。

  用户标记:通过不同的链接或者二维码,加入 utm 参数,来监测用户的来源。就可以识别是谁进入这个页面,并且是由谁分享的进入。而应用商店。我们可以进行数据的打通,可以在 H5 里面采集设备的信息,再 APP 里又采集信息,将整个分享的内容打通。

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